[머신러닝 야학 2기] 1일차

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오리엔테이션 - 생활코딩

수업소개 딥러닝이라는 이름으로 유명해진 인공신경망과 이를 구현하는 것을 도와주는 도구 텐서플로우 라이브러리를 소개하면서, 텐서플로우 라이브러리부터 전체 AI까이 이어지는 계층구조

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1. 머신러닝이란? 기계를 학습시켜 인간의 판단능력을 기계에 위임하는 능력이다.

우리가 머신러닝으로 해결해야 할 문제에는 두가지 종류가 있다.

- 회귀: 숫자로된 결과를 예측

- 분류: 카테고리로된 결과를 예측

2. 머신러닝 알고리즘 예시)

Decision Tree, RandomForest, KNN, SVM, Neural Network

이중에서 우리가 수업에서 사용하는 것은 Neural Network 이다.

3. Neural Network란? 사람의 두뇌가 동작하는 방법을 모방해서 기계가 학습을 할 수 있도록 고안된 알고리즘이다.

Neural Network = 인공 신경망 = Deep learning

최근에는 딥러닝이라는 말을 가장 많이 쓴다.

4. 딥러닝으로 문제를 해결할 수 있는 여러 도구들을 Library 라고 하는데 그 종류에는

TensorFlow, PyTorch, Caffe2, theano 등이 있다.

이 중에서 우리는 TensorFlow를 사용할 것이다.

TensorFlow의 경쟁자는?

-> TensorFlow, PyTorch, Caffe2, theano 등이 있고 이러한 것들을 라이브러리라고 부른다.

이들은 어떤 알고리즘을 코드로 이용할 수 있게 하는가?

-> Neural Network = 인공 신경망 = Deep learning

딥러닝의 경쟁자는?

-> Decision Tree, RandomForest, KNN, SVM, Neural Network 등이 있고 이러한 것들을 알고리즘이라고 부른다.

이러한 알고리즘으로 해결하는 대표적인 문제들에는 회귀와 분류가 있고 이들은 지도학습에 포함된다.

지도학습, 비지도학습, 강화학습과 같은 기술들을 포괄적으로 머신러닝이라고 한다.

이 머신러닝이 인공지능을 구현하는 유망하고 유명한 분야라고 할 수 있다.